論文の概要: Model Reprogramming: Resource-Efficient Cross-Domain Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10629v1
• Date: Tue, 22 Feb 2022 02:33:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 15:01:34.123467
• Title: Model Reprogramming: Resource-Efficient Cross-Domain Machine Learning
• Title（参考訳）: モデル再プログラミング:資源効率の良いクロスドメイン機械学習
• Authors: Pin-Yu Chen
• Abstract要約: 視覚、言語、音声などのデータ豊富な領域では、ディープラーニングが高性能なタスク固有モデルを提供するのが一般的である。 リソース制限されたドメインでのディープラーニングは、(i)限られたデータ、(ii)制約付きモデル開発コスト、(iii)効果的な微調整のための適切な事前学習モデルの欠如など、依然として課題に直面している。 モデル再プログラミングは、ソースドメインから十分に訓練されたモデルを再利用して、モデル微調整なしでターゲットドメインのタスクを解くことで、リソース効率のよいクロスドメイン機械学習を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.36413169647408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In data-rich domains such as vision, language, and speech, deep learning prevails to deliver high-performance task-specific models and can even learn general task-agnostic representations for efficient finetuning to downstream tasks. However, deep learning in resource-limited domains still faces the following challenges including (i) limited data, (ii) constrained model development cost, and (iii) lack of adequate pre-trained models for effective finetuning. This paper introduces a new technique called model reprogramming to bridge this gap. Model reprogramming enables resource-efficient cross-domain machine learning by repurposing and reusing a well-developed pre-trained model from a source domain to solve tasks in a target domain without model finetuning, where the source and target domains can be vastly different. In many applications, model reprogramming outperforms transfer learning and training from scratch. This paper elucidates the methodology of model reprogramming, summarizes existing use cases, provides a theoretical explanation on the success of model reprogramming, and concludes with a discussion on open-ended research questions and opportunities. A list of model reprogramming studies is actively maintained and updated at https://github.com/IBM/model-reprogramming.
• Abstract（参考訳）: 視覚、言語、音声などのデータ豊富な領域では、ディープラーニングは高性能なタスク固有モデルを提供することが一般的であり、下流タスクへの効率的な微調整のための一般的なタスク非依存表現も学べる。 しかし、リソース制限領域におけるディープラーニングは、まだ次のような課題に直面している。 (i)限られたデータ (ii)制約付きモデル開発費、及び (iii)効果的な微調整のための適切な事前学習モデルがないこと。 本稿では,このギャップを埋めるためのモデル再プログラミング手法を提案する。 モデル再プログラミングは、リソース効率の高いクロスドメイン機械学習を可能にし、ソースドメインから十分に開発された事前学習されたモデルを再利用し、ターゲットドメインのタスクをモデル微調整なしで解決する。 多くのアプリケーションでは、モデル再プログラミングは、スクラッチから学習とトレーニングを転送する。 本稿では、モデル再プログラミングの方法論を解明し、既存のユースケースを要約し、モデル再プログラミングの成功に関する理論的説明を提供し、オープンな研究課題と機会に関する議論で結論付ける。 モデル再プログラミング研究の一覧はhttps://github.com/IBM/モデル再プログラミングで活発に維持および更新されている。

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